一，斑马线的数据集
数据集的构成：
| test | train |
|---|---|
| zebra corssing:56 | zebra corssing:168 |
| other:54 | other:164 |
二，代码部分
1.导包
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
2.数据导入
train_dir=r'C:\Users\zx\深度学习\Zebra\train'
test_dir=r'C:\Users\zx\深度学习\Zebra\test'
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255,
rotation_range=10, #旋转
horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
(50,50),
batch_size=1,
class_mode='binary',
shuffle=False)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir,
(50,50),
batch_size=1,
class_mode='binary',
shuffle=False)3.搭建模型
模型的建立仁者见智，可自己调节寻找更好的模型。
model = tf.keras.models.Sequential([
# 第一层卷积，卷积核为，共16个，输入为150*150*1
tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(50,50,3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
# 第二层卷积，卷积核为3*3，共32个，
tf.keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
# 第三层卷积，卷积核为3*3，共64个，
tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
# 第四层卷积，卷积核为3*3，共128个
# tf.keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activation='relu'),
# tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
# 数据铺平
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(32,activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(16,activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2,activation='softmax')
])
print(model.summary())
model.compile(optimize='adam',
loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
metrics=['acc'])
4，模型训练
history = model.fit(train_generator，
epochs=20,
verbose=1)
model.save('./Zebra.h5')
模型训练过程：
可以看到我们的模型在20轮的训练后acc从0.63上升到了0.96左右。
5，模型评估
model.evaluate(test_generator)
#可视化
plt.plot(history.history['acc'], label='accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.7, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('acc')
plt.show()
6，模型预测
虽然我们的模型在训练过程中acc一度达到0.96，但测试集才是检验模型的唯一标准，在model.evaluate(test_generator)中的评分只有0.91左右，说明我们的模型已经能以很高的正确率来完成”斑马线“与“非斑马线”的二分类问题了，但我们还是要查看具体是哪些数据没有被模型正确得识别。
pred=model.predict(test_generator) #获取test集的输出
filenames = test_generator.filenames #获取test数据的文件名
错误输出过程：
- 1，循环测试集长度，通过if语句先判断others还是zebra，再通过one-hot编码判断是否预测正确。
- 2，根据labels可知others': 0, 'zebra crossing': 1，以此来判断是否预测正确。
- 3，对 filenames[0]='others\\103.png'，进行切片处理。
- 4，找到others的‘s'或 zebra crossing的‘g'，使用find()在基础上+2为正切片的起点（样本编号前有'\'符号，故+2才能正确取出编号）。
- 5，如 ：将filenames[i]的值赋给a，a[int(a.find('s')+2):]则表示为 'xx.png'。
- 6，将取出的样本编号与路径拼接，读取后作图。
- 7，break跳出循环。
for i in range(len(filenames)):
if filenames[i][:6]=='others':
if np.argmax(pred[i]) != 0:
a=filenames[i]
plt.figure()
print('预测错误的图片：'+a[int(a.find('s')+2):])
print('错误识别为"zebra crossing",正确类型是"others"')
print('预测标签为:'+str(np.argmax(pred[i]))+',真实标签为:0')
img = plt.imread('Zebra/test/others/'+a[int(a.find('s')+2):])
plt.imshow(img)
plt.title(a[int(a.find('s')+2):])
plt.grid(False)
break
if filenames[i][:6]=='zebra ':
if np.argmax(pred[i]) != 1:
b= filenames[i]
plt.figure()
print('预测错误的图片：'+b[int(b.find('g')+2):])
print('错误识别为"others",正确类型是"zebra crossing"')
print('预测标签为:'+str(np.argmax(pred[i]))+',真实标签为:1')
img = plt.imread('Zebra/test/zebra crossing/'+b[int(b.find('g')+2):])
plt.imshow(img)
plt.title(b[int(b.find('g')+2):])
plt.grid(False)
break
看到这个错误样本，我猜想可能是因为斑马线的部分只占了图像的一半左右，所以预测错误了。
这里是我做预测判断的思路，本可以不这么复杂的可以用test_generator.labels来获取数据的标签，再做判断。
test_generator.labels
上面只输出了第一个错误的样本，所以接下来我们要看所有错误预测的样本
sum=0
for i in range(len(filenames)):
if filenames[i][:6]=='others':
if np.argmax(pred[i]) != 0:
a=filenames[i]
print('预测错误的图片：'+a[int(a.find('s')+2):]+',错误识别为"zebra crossing",正确类型是"others"')
sum=sum+1
if filenames[i][:6]=='zebra ':
if np.argmax(pred[i]) != 1:
b= filenames[i]
print('预测错误的图片：'+b[int(b.find('g')+2):]+',错误识别为"others",正确类型是"zebra crossing"')
sum=sum+1
print('错误率：'+str(sum/100)+'%')
print('正确率：'+str((10000-sum)/100)+'%')
三，分析
在构建模型时我尝试在最后一层只用一个神经元，用sigmoid激活函数，其他参数不变，在同样epochs=20的条件，也能很快收敛，达到很高的acc，测试集的评分也能在0.9左右，但是在最后输出全部错误样本的时候发现错误的样本远超过softmax，可能其中有些参数我没有根据sigmoid来调整，所以会有如此高的错误率，欢迎在评论区讨论。
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